预训练模型是先前已在大型数据集上训练并准备使用的神经网络。开发人员可以利用预先训练的模型来执行图像识别、自然语言处理或语音识别等任务，而不是从头开始训练模型。
这些模型已经从其训练数据中学习了重要特征，并且可以进行微调或直接用于特定应用，从而减少了训练所需的时间和资源。常见的示例包括ResNet、BERT和GPT等模型。
预训练模型对于标记数据有限的任务特别有用，因为它们提供了一个起点，并且可以很好地推广到不同但相关的问题。
什么是前馈神经网络？
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什么是自动编码器？
梯度下降是一种优化算法，用于通过在误差最陡峭的方向上调整模型的参数 (权重) 来最小化神经网络中的损失函数。在每次迭代中，模型计算损失相对于参数的梯度 (导数) 并相应地更新权重。
梯度下降有不同的变体，包括批量梯度下降，随机梯度下降 (
大数据如何与机器学习工作流程集成？
“大数据通过提供广泛的数据集，有效地与机器学习工作流程整合，这些数据集对训练机器学习模型至关重要。在开发机器学习应用时，拥有大量数据有助于确保模型能够从多样化的例子中学习，从而提高性能并更好地概括新输入。例如，在图像识别任务中，与仅在几百幅
我们如何通过OpenCV访问IP摄像头？
是的，计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个子领域，它使机器能够解释和处理来自世界的视觉信息。人工智能涵盖了各种领域，包括自然语言处理、机器人和计算机视觉。在计算机视觉中，AI技术用于分析图像和视频，以执行对象检测，人脸识别和图像分割等任务